泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-phusitk
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 灾难事件, 二分类, 数据建模
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征以及他们在海难中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及大西洋海域。
数据维度：数据集包括乘客的身份信息（PassengerId）、生存情况（Survived，0代表未生还，1代表生还）、船舱等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶数量（SibSp）、父母子女数量（Parch）、船票信息（Ticket）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）以及登船港口（Embarked）等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件模板）三个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是用于泰坦尼克号生存预测竞赛的数据集。该数据集已进行初步的整理和清洗，可以直接用于分析和建模。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及用于构建预测模型。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于历史事件分析、社会学研究以及灾难事件中生存因素的研究，例如分析不同社会阶层、性别、年龄等因素与生存概率的关系。
行业应用：为保险行业、风险评估领域提供数据参考，用于评估特定人群在灾难中的生存风险。
决策支持：支持灾难应对策略的制定和优化，例如在紧急救援中优先考虑哪些人群。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的教学案例，帮助学生理解数据分析流程，掌握数据预处理、特征工程和模型构建等技能。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，以及构建预测模型，帮助用户提升预测精度，理解历史事件。
